最新访谈
访谈 #96：赋予患者AI力量——护理交付的新时代
艾米丽·刘易斯（Emily Lewis）分享了AI在患者护理领域的革命性愿景。通过机器学习与生成式AI的实践，她展示了AI工具如何提升临床效率并重塑患者健康管理方式。多模态AI应用（如虚拟形象和语音交互）可根据学习偏好个性化沟通方式。刘易斯强调AI在建立医患平等伙伴关系中的潜力，同时探讨了患者教育、自我护理及机构级AI部署的结构性障碍，特别聚焦患者参与度提升和个性化护理的AI实现路径。
访谈 #95：创新验证——AI商业化与临床适配
克利夫兰诊所高级创新合作主管伯纳多·佩雷斯-维拉（Dr. Bernardo Perez-Villa）深入解析医疗创新的底层逻辑。基于生物设计与商业化经验，他剖析了AI技术从概念到临床应用的现实挑战。从评估未满足的临床需求到支付方动态与监管瓶颈，维拉提出区分可行方案与泡沫的技术框架。与贾亚医生（Dr. Sanjay Juneja）的对话揭示了产品市场匹配、数字健康商业模式等关键问题，探讨在确保患者安全与财务可持续前提下规模化创新的策略。
访谈 #94：AI驱动的全身MRI筛查——癌症早筛突破
Ezra创始人兼CEO艾米·加尔（Emi Gal）详解人工智能如何使全身MRI扫描更快速、经济且精准。该技术通过三阶AI流程：图像增强、辅助诊断、报告口语化转换，将9部位全身扫描时间压缩至22分钟。这项FDA认证技术正在帮助无症状患者发现早期癌症，并论证年轻人群主动筛查的潜在收益。
访谈 #93：FDA在AI药物创新中的角色
Lyric公司CEO拉杰夫·罗南基（Rajeev Ronanki）分析FDA对AI监管态度转变对药物研发的影响。通过解析FDA的Elsa计划，他指出监管范式正从官僚流程转向数据驱动决策。AI技术可加速治疗创新、降低效率损耗，并使监管过程透明化。其洞见为医疗管理者、临床医生及数字健康创新者提供了联邦AI应用与临床实践的前瞻视角。
专题精选
访谈 #85：数字孪生的真相——数据与医疗的未来
杰森·艾伦·斯奈德（Jason Alan Snyder）探讨AI数字孪生技术的双刃剑效应。这种基于电子病历、可穿戴设备甚至基因组数据构建的个体健康模型，虽能模拟医疗决策，却存在伦理与技术隐忧。他呼吁医疗机构重新掌握数字代理的设计主导权，强调医疗AI必须建立在真相、透明与信任基础之上。
访谈 #82：医疗AI热潮背后的逻辑
大卫·诺里斯（David Norris）解析LLM大语言模型在医疗领域快速普及的原因。从传真识别到检验结果回访，AI正在释放临床工作者的行政负担，使他们专注患者关怀。他指出这不是替代人类，而是通过技术恢复医学的人本内核，为从业者提供实际效益。
访谈 #77：药物研发AI的下一站
Archetype Therapeutics公司CEO汤姆·内亚拉帕利（Tom Neyarapally）展望AI在药物发现的未来。他强调LLM与空间组学等技术融合的重要性，指出小型初创与大型药企协作创新的必要性。通过降低晚期试验失败率，AI正在破解制药行业长期存在的成本难题。
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